INNOVATION SCOUT · ORGANISATION
LBNL: vorausschauende Gebäuderegelung im längerfristigen Feldversuch
Das Lawrence Berkeley National Laboratory untersucht MPC in einem Bürogebäude. Die Arbeiten erklären Modellierung, Wirkungsauswertung und laufende Integration.
Auf dieser Seite
Vorausschauende Regelung am realen Bürogebäude
Das Lawrence Berkeley National Laboratory untersucht modellprädiktive Regelung in Building 59 in Berkeley. Der Ansatz verbindet ein physikalisch gestütztes Gebäudemodell mit Anlagenkennlinien und erwarteten Randbedingungen.
Diese Ausprägung von MPC liefert einen fachlichen Vergleich für lernende Modelle: Beide müssen künftige Zustände und die Wirkung möglicher Stellaktionen mit dem tatsächlichen Gebäude verbinden.
Quellen: 1.
Themenbeitrag: Betriebserfahrung und Anpassung
Der 2026 veröffentlichte Erfahrungsbericht beschreibt Versuchsphasen zwischen 2020 und 2025. Kompressorfehler und eine wegen Waldbrands geänderte Außenluftführung erforderten Anpassungen. Datenzuordnung, Softwarestabilität und personelle Betreuung gehören zu den beschriebenen Integrationsaufgaben.
Die Forschung macht damit sichtbar, wie Regelung unter veränderten technischen Bedingungen weitergeführt wird. Der Anlagenzustand und die Rückmeldung aus dem Betrieb bleiben Teil der Modellarbeit.
Was ein eigener Pilot daraus ableiten kann
Ein Pilot sollte genügend Raum für gewöhnliche Betriebsänderungen lassen. Dazu gehören geänderte Nutzung, Handbetrieb oder eine verringerte technische Leistung. Die Verantwortlichen benötigen einen abgestimmten Weg, solche Änderungen in die Optimierung aufzunehmen.
Für die Wirtschaftlichkeit wird neben dem gemessenen Ergebnis auch diese Integrations- und Betreuungsarbeit betrachtet. Die Arbeiten unterstützen damit eine realistische Planung der Einführung und liefern eine Grundlage für den Vergleich verschiedener Regelungsansätze.
Wissensbasis und Verknüpfungen
Verknüpfte Bauprozesse
- Betrieb & InstandhaltungThemenbeitrag: Betriebserfahrung und Anpassung
Verknüpfte Technologie- und Anwendungsfelder
- Predictive Analytics & EntscheidungenThemenbeitrag: Betriebserfahrung und Anpassung
- Datenplattformen & KI-InfrastrukturThemenbeitrag: Betriebserfahrung und Anpassung
- Nachhaltigkeit & ESGThemenbeitrag: Betriebserfahrung und Anpassung
Verknüpfte Organisationen und Projekte
- MPC in Building 59, Berkeley
- Forschungsbeteiligung
Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen
- Modellprädiktive Regelung (MPC)
- LBNL untersucht modellprädiktive Regelung in einem längerfristigen Bürogebäude-Feldversuch einschließlich Integration und Wirkungsauswertung.
Quellenverzeichnis
Quelle 1: Implementation Lessons and Future Pathways for Scalable Model Predictive Control in Large Commercial Buildings
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: LBNL Building 59; MPC-Versuche 2020–2025
Verwendung im Profil:
Quelle 2: Controls Framework
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Architektur und Rückfall einer aedifion.controls-App
Verwendung im Profil:
Quelle 6: Fully data-driven and modular building thermal control with physically consistent modeling
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Modulare lernende Raumregelung; NEST/UMAR in Dübendorf
Verwendung im Profil:
Quelle 8: Measurement and Verification Options for Federal Energy- and Water-Saving Projects
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Grundlagen von Messgrenze und bereinigtem Wirkungsvergleich
Verwendung im Profil:
Quelle 9: Lessons learned from field demonstrations of model predictive control and reinforcement learning for residential and commercial HVAC: A review
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Methodische Einordnung publizierter Feldversuche
Verwendung im Profil:
Quelle 11: Building X Comfort AI – Data Sheet
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Building X Comfort AI, Zonenregelung und Voraussetzungen
Verwendung im Profil: